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人工智能完整词典
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个术语
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0级学习器 (Level-0 Learner)
指堆叠模型中的基础模型，它们在元模型组合之前对数据进行初始预测。
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1级学习器 (Level-1 Learner)
元模型的同义词，是堆叠中的第二层学习器，以0级学习器的预测作为输入来产生最终预测。
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特征堆叠 (Feature Stacking)
一种技术，将基础模型的预测与原始特征连接起来，形成元模型的输入集，从而丰富信息。
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数据泄露 (Data Leakage)
堆叠中的关键问题，如果训练集上的预测是由已经在相同数据上训练过的模型生成的，会导致性能被高估。
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交叉验证堆叠 (Stacked Cross-Validation)
训练堆叠架构的严格流程，将交叉验证同时应用于基础模型的训练和为元模型生成预测。
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异质模型 (Heterogeneous Models)
堆叠的基本原理，即组合不同性质的模型（如决策树、SVM、回归）以捕捉数据中的各种模式。
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级联训练 (Cascade Training)
堆叠的训练策略，其中基础模型按顺序训练，每个新模型可以使用先前模型的预测作为附加特征。
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